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설치 가이드

이 가이드는 초보자를 위한 데이터 과학 커리큘럼을 작업할 수 있도록 환경을 설정하는 방법을 안내합니다.

목차

사전 준비

시작하기 전에 다음을 준비하세요:

  • 명령줄/터미널에 대한 기본적인 이해
  • GitHub 계정 (무료)
  • 초기 설정을 위한 안정적인 인터넷 연결

빠른 시작 옵션

옵션 1: GitHub Codespaces (초보자에게 추천)

가장 간단한 시작 방법은 GitHub Codespaces를 사용하는 것입니다. 브라우저에서 완전한 개발 환경을 제공합니다.

  1. 저장소로 이동합니다.
  2. Code 드롭다운 메뉴를 클릭합니다.
  3. Codespaces 탭을 선택합니다.
  4. Create codespace on main을 클릭합니다.
  5. 환경이 초기화될 때까지 기다립니다 (2-3분 소요).

이제 모든 종속성이 사전 설치된 상태로 환경이 준비되었습니다!

옵션 2: 로컬 개발

자신의 컴퓨터에서 작업하려면 아래의 자세한 지침을 따르세요.

로컬 설치

1단계: Git 설치

Git은 저장소를 클론하고 변경 사항을 추적하는 데 필요합니다.

Windows:

  • git-scm.com에서 다운로드합니다.
  • 기본 설정으로 설치 프로그램을 실행합니다.

macOS:

  • Homebrew를 통해 설치: brew install git
  • 또는 git-scm.com에서 다운로드합니다.

Linux:

# Debian/Ubuntu
sudo apt-get update
sudo apt-get install git

# Fedora
sudo dnf install git

# Arch
sudo pacman -S git

2단계: 저장소 클론

# Clone the repository
git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git

# Navigate to the directory
cd Data-Science-For-Beginners

3단계: Python 및 Jupyter 설치

데이터 과학 수업에는 Python 3.7 이상이 필요합니다.

Windows:

  1. python.org에서 Python을 다운로드합니다.
  2. 설치 중 "Add Python to PATH"를 체크합니다.
  3. 설치 확인:
python --version

macOS:

# Using Homebrew
brew install python3

# Verify installation
python3 --version

Linux:

# Most Linux distributions come with Python pre-installed
python3 --version

# If not installed:
# Debian/Ubuntu
sudo apt-get install python3 python3-pip

# Fedora
sudo dnf install python3 python3-pip

4단계: Python 환경 설정

종속성을 격리하기 위해 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다.

# Create a virtual environment
python -m venv venv

# Activate the virtual environment
# On Windows:
venv\Scripts\activate

# On macOS/Linux:
source venv/bin/activate

5단계: Python 패키지 설치

필요한 데이터 과학 라이브러리를 설치합니다:

pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

6단계: Node.js 및 npm 설치 (퀴즈 앱용)

퀴즈 애플리케이션에는 Node.js와 npm이 필요합니다.

Windows/macOS:

  • nodejs.org에서 다운로드 (LTS 버전 추천)
  • 설치 프로그램 실행

Linux:

# Debian/Ubuntu
# WARNING: Piping scripts from the internet directly into bash can be a security risk.
# It is recommended to review the script before running it:
#   curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x -o setup_lts.x
#   less setup_lts.x
# Then run:
#   sudo -E bash setup_lts.x
#
# Alternatively, you can use the one-liner below at your own risk:
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

# Fedora
sudo dnf install nodejs

# Verify installation
node --version
npm --version

7단계: 퀴즈 앱 종속성 설치

# Navigate to quiz app directory
cd quiz-app

# Install dependencies
npm install

# Return to root directory
cd ..

8단계: Docsify 설치 (선택 사항)

문서를 오프라인으로 액세스하려면:

npm install -g docsify-cli

설치 확인

Python 및 Jupyter 테스트

# Activate your virtual environment if not already activated
# On Windows:
venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source venv/bin/activate

# Start Jupyter Notebook
jupyter notebook

브라우저가 열리며 Jupyter 인터페이스가 표시됩니다. 이제 각 수업의 .ipynb 파일로 이동할 수 있습니다.

퀴즈 애플리케이션 테스트

# Navigate to quiz app
cd quiz-app

# Start development server
npm run serve

퀴즈 앱은 http://localhost:8080 (또는 8080 포트가 사용 중일 경우 다른 포트)에서 사용할 수 있습니다.

문서 서버 테스트

# From the root directory of the repository
docsify serve

문서는 http://localhost:3000에서 사용할 수 있습니다.

VS Code Dev Containers 사용

Docker가 설치되어 있다면 VS Code Dev Containers를 사용할 수 있습니다:

  1. Docker Desktop을 설치합니다.
  2. Visual Studio Code를 설치합니다.
  3. Remote - Containers 확장을 설치합니다.
  4. VS Code에서 저장소를 엽니다.
  5. F1을 누르고 "Remote-Containers: Reopen in Container"를 선택합니다.
  6. 컨테이너가 빌드될 때까지 기다립니다 (최초 실행 시만).

다음 단계

도움 받기

문제가 발생하면:

  1. TROUBLESHOOTING.md 가이드를 확인하세요.
  2. 기존 GitHub Issues를 검색하세요.
  3. Discord 커뮤니티에 참여하세요.
  4. 문제에 대한 자세한 정보를 포함하여 새 이슈를 생성하세요.

면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전을 신뢰할 수 있는 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.